Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.8
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pp.123-132
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2017
Traffic lights contain very important information for safety driving. So, the delivery of the information to drivers in real-time is a very critical issue for advanced driver assistance systems. However, traffic light detection is quite difficult because of the small sized traffic lights and the occlusion in real world. In this paper, a traffic light detection method using modified color based saliency map and morphological information is proposed. It shows 98.14% of precisions and 83.52% of recalls on computer simulations.
The auditory information is used for urgent notification or warning in vehicle because it is not restricted by the direction compared to the visual. However, since the hearing impaired drivers cannot recognize sound signal, various methods of visualizing the auditory information have been attempted to replace it. When visualizing auditory information, only important information should be selected and provided to prevent cognitive overload concentrated on the vision. For this purpose, analysis of the type of auditory information in vehicle should be given in advance. In this study, the types of auditory information in vehicle were analyzed based on the user experience of hearing impaired drivers. Through the observation of the driving behavior of hearing impaired drivers, 33 auditory informations experienced in vehicle were collected. The collected auditory informations were classified into 12 groups through open card sorting by an expert group, and the types of auditory information in vehicle consisting of four levels were presented through a relative comparison of importance between groups. The presented type of auditory information in vehicle can be used as a guideline for selecting important information when the auditory information is converted into visual or tactile. This study is meaningful in that the user experience analysis was conducted by observing actual driving in daily life of hearing impaired drivers.
This study develops a day-to-day dynamics modeling framework, incorporating a consistent drivers' travel time perception behavior and traffic information provision. Descriptive traffic information is updated and provided to the subscribers making a final decision on route choice. Nonsubscribers(not equipped any information devices) are assumed to obtain daily traffic information from their experience or friends or other public agencies. Drivers' route choice behavior is modeled based on boundedly-rational behavior rules. A microscopic traffic simulation model is adopted to evaluate the network system performance. Numerical experiments on a real world network have demonstrated the convergent property of the proposed model and the effectiveness of the consistent perception model.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.4
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pp.293-302
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2019
This study systematically analyzed computer-based driving intervention programs for seniors, to provide the academic background for driving intervention for seniors. Articles published from January 2009 till December 2018 were researched and analyzed. 'PubMed, Google Scholar, and Science Direct' were used to search articles published overseas, and 'RISS, KERIS, and KISS' searched for articles published in Korea. Based on the inclusion and exclusion criteria, totally 359 papers were retrieved, and 10 articles were finally analyzed; 8 articles (80%) were evidence level I, and 2 articles (20%) were evidence level III. Amongst the computer-based interventions, driving simulators (70%) were the most common, followed by two video image training (20%) and one Nintendo Wii program (10%). In most studies, driving simulators trained the cognitive and visual abilities of seniors and enhanced their abilities to cope with risk situations under various simulated circumstances. Other interventions were also reported to have a positive effect. For evaluating elderly drivers, the driving performance evaluation using a driving simulator was the most common; in addition, evaluations of attention, space-time ability, cognitive function, risk perception, depression and anxiety were also commonly used. We believe that it is appropriate to employ computer-based driving intervention programs for seniors to train and evaluate various domains. We expect that these interventions can be used as an effective tool for safe driving.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.2
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pp.295-302
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2018
Since the history of the South Korea roundabouts is short, there is a possibility that drivers' awareness for the roundabouts (rules of the road, definition, location, etc.) is low, which may affect the compliance with traffic rules. Based on this assumption, the objective of this study is to analyze the relationship between the awareness and the compliance of traffic rules for roundabouts using a structural equation modeling (SEM). To carry out this objective, an online survey was conducted for 526 drivers, who reside in Goyang, Korea, and an SEM was estimated based on the survey data. As a result, it is concluded that awareness of roundabout has a positive impact on the compliance of traffic rules. Additionally, the compliance is found to show a positive relationship with driving experience. Based on the analysis results, an affective approach through soft measures such as awareness campaigns and educations is recommended to effectively address and mitigate the negative issues induced by roundabouts.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.1
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pp.174-192
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2021
The LIDAR sensor, which provides higher cognitive performance than cameras and radar, is difficult to apply to ADAS or autonomous driving because of its high price. On the other hand, as the price is decreasing rapidly, expectations are rising to improve existing autonomous driving functions by taking advantage of the LIDAR sensor. In level 3 autonomous vehicles, when a dangerous situation in the cognitive module occurs due to a sensor defect or sensor limit, the driver must take control of the vehicle for manual driving. If the driver does not respond to the request, the system must automatically kick in and implement a minimum risk maneuver to maintain the risk within a tolerable level. In this study, based on this background, a LIDAR-based LKS MRM algorithm was developed for the case when the normal operation of LKS was not possible due to troubles in the cognitive system. From point cloud data collected by LIDAR, the algorithm generates the trajectory of the vehicle in front through object clustering and converts it to the target waypoints of its own. Hence, if the camera-based LKS is not operating normally, LIDAR-based path tracking control is performed as MRM. The HAZOP method was used to identify the risk sources in the LKS cognitive systems. B, and based on this, test scenarios were derived and used in the validation process by simulation. The simulation results indicated that the LIDAR-based LKS MRM algorithm of this study prevents lane departure in dangerous situations caused by various problems or difficulties in the LKS cognitive systems and could prevent possible traffic accidents.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.7
no.1
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pp.10-21
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2008
User travel behavior is based on the existence of complete traffic information in deterministic user optimal principle by Wardrop(1952). According to deterministic user optimal principle, users choose the optimal route from origin to destination and they change their routes arbitrarily in order to minimize travel cost. In this principle, users only consider travel time as a factor to take their routes. However, user behavior is not determined by only travel time in actuality. Namely, the models that reflect only travel time as a route choice factor could give irrational travel behavior results. Therefore, the model is necessary that considers various factors including travel time, transportation networks structure and traffic information. In this research, more realistic deterministic optimal traffic assignment model is proposed in the way of route recognizance behavior. This model assumes that when users decide their routes, they consider many factors such as travel time, road condition and traffic information. In addition, route recognizance attributes is reflected in this suggested model by forward searching method and backward searching method with numerical formulas and algorithms.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.845-847
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2022
교통사고의 원인 중 90%는 졸음운전과 같은 운전자의 부주의 때문에 발생하고 있다. 정부에서도 사고로 인한 인명피해 심각성을 인지하고 2019년부터 전방충돌방지 시스템과 차선이탈 경고 장치 등 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)를 의무적으로 적용하도록 규제를 강화하는 추세이다. 충돌사고를 예방하기 위해 본 논문에서는 영상처리를 기반으로 하여 객체 검출, 차간거리 측정, 후미등 검출, 차선 검출 기능을 적용하여 위험한 상황을 감지하고 운전자에게 경고 알림을 제공하는 System을 개발한다. 더 나아가 다양한 모빌리티 서비스에 이를 활용할 수 있는 방안을 제공한다.
첨단교통관리시스템, 첨단교통정보시스템, 첨단대중교통시스템, 첨단화물운송시스템, 첨단차량 및 도로시스템으로 구성된 한국형 ITS는 적절히 설계, 전개, 운용된다면, 교통체증, 연료, 비용, 공해, 사고 등의 감소와 함께 운전자의 수행도 및 효율성의 향상을 꾀할 수 있다. 그러나, 이러한 목적을 달성하기 위해서는 운전자 및 조작자의 새로운 기술과 시스템들에 대한 중요성 및 시스템의 통합이 중요한 요건으로 작용되며, 인간공학은 이러한 과정에 있어 운전자 및 시스템조작자의 물리적, 인지적 한계를 규명하고 이를 시스템 설계에 반영하는 설계 가이드라인 작성에서 실제 평가까지의 과정에 중요한 역할을 하고 있다. 즉, TMC, AVHS 등의 시스템과 함께 주요한 차내 정보시스템인 항법장치, HUD, RDS-TMC등에 걸쳐 널리 적용되고 있으며, 인간공학은 각각의 시스템뿐만 아닌 전체 ITS의 성공적인 시장성 확보와 전개에도 중요한 영향을 미치는 중요한 요인으로 간주되고 있다. 또한, ISO TC 204 등에 의해 수용되고 있는 인간공학 표준화작업은 장차 ITS의 국제시장 진출 및 산업화를 위한 중요한 문제로 대두되고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 국내외 TS에서의 이간공학 적용 및 표준화 동향을 제시함으로써, 한국형 ITS의 인간공학 적용 및 표준화 연구를 위한 기반적인 내용의 제공과 함께, 국내의 연구 및 표준화 작업을 위한 방안을 제시한다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.22
no.2
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pp.85-90
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2021
A ADAS(Advanced Driver Assistance System) for the safe driving is an important area in autonumous car. Specially, a ADAS software using an image sensors attached in previous car is low in building cost, and utilizes for various purpose. A algorithm for detecting the break-lamp from the tail-lamp of preceding vehicle is proposed in this paper. This method can perceive the driving condition of preceding vehicle. Proposed method uses the YOLO techinicque that has a excellent performance in object tracing from real scene, and extracts the intensity variable region of break-lamp from HSV image of detected vehicle ROI(Region Of Interest). After detecting the candidate region of break-lamp, each isolated region is labeled. The break-lamp region is detected finally by using the proposed selective-attention model that percieves the shape-similarity of labeled candidate region. In order to evaluate the performance of the preceding vehicle break-lamp detection system implemented in this paper, we applied our system to the various driving images. As a results, implemented system showed successful results.
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